揭开AI-OPS 的神秘面纱 第五讲 AI 模型服务层（开源方向）
之前的分析确实侧重于通用的模型服务框架和平台，而忽略了对开源模型本身的讨论，以及模型加速和基于开源模型的微调与部署等关键问题。 下面将针对 – 对 AI 模型服务层的分析 开源模型方向 进行讨论。
其实 在AI - OPS 中 模型不是都以最终自己的数据训练成垂直领域的模型为最终极目标 吗？
所以 站在巨人的肩膀上其实比自己重新训练根容易实现我们的目标。所以下面我们会以开源模型为中心，来进行 AI 模型服务层 的展开讨论。
基于开源模型 下的 AI 模型服务层
1. 开源模型的重要性与展开考虑
开源模型是 AI-Ops 落地的重要基石，而且最终目标往往是基于开源模型，结合自身数据，训练出垂直领域的专用模型。 之前的分析主要侧重于模型开发框架和部署工具，对开源模型本身的讨论不够深入。
为什么开源模型如此重要？
- 降低 AI 应用门槛: 开源模型提供了预训练的基础模型，开发者无需从零开始训